1. aggregate概述 aggregate是Hadoop提供的一个软件包，其用来做一些通用的计算和聚合。 Generally speaking, in order to implement an application using Map/Reduce model, the developer……

概要： hadoop上以streaming方式运行map任务，map任务为socke client端，和在外部系统运行的server交互 代码： server.cpp [cpp]  view plain copy #include    #include    #include    #includ……

1. 概述 Hadoop MapReduce基于“分而治之”的思想，将计算任务抽象成map和reduce两个计算过程，计算流程如下： map过程包括： 1). 从磁盘读入数据 2). 运行map任务 3). 写结果到磁盘 reduce过程包括： 1). shuffle&sort 2). 运行redu……

1. 描述 使用Hadoop streaming对输入数据的第一列进行uniq去重计算，采用c++编写map-reduce程序。 2. mapper程序 mapper.cpp [cpp]  view plain copy #include    #include       using namesp……

1. 输入文件：  姓名 年龄（以'/t’分割）  eg：  张三  15  李四  15  张三  16  张三 15  输出：将姓名和年龄相同的归一，并输出其人数  eg：上述输入，输出为： 姓名  年龄 人数（以'/t’分割）  张三 15   2  李四 15   1  张三 16   1 ……

我们知道，一个典型的Map-Reduce过程包括：Input->Map->Patition->Reduce->Output。Pation负责把Map任务输出的中间结果按key分发给不同的Reduce任务进行处理。Hadoop 提供了一个非常实用的partitioner类KeyFieldBasedPa……

        我们知道，Hadoop streaming框架默认情况下会以'/t’作为分隔符，将每行第一个'/t’之前的部分作为key，其余内容作为value，如果没有'/t’分隔符，则整行作为key；这个key/tvalue对又作为reduce的输入。hadoop 提供配置供用户自主设置分隔符。……

如果程序运行所需要的可执行文件、脚本或者配置文件在Hadoop集群的计算节点上不存在，则首先需要将这些文件分发到集群上才能成功进行计算。 Hadoop提供了自动分发文件和压缩包的机制，只需要在启动Streaming作业时配置相应的参数。  1. –file 将本地文件分发到计算结点  2. –cac……

 streaming支持使用脚本作为map、reduce程序。以下介绍一个实现分布式的计算所有文件的总行数的程序    1. 待检索的数据放入hdfs         $ hadoop fs -put localfile /user/hadoop/hadoopfile    2. 编写map、red……

streaming支持shell 命令的使用。但是，需要注意的是，对于多个命令，不能使用形如cat; grep 之类的多命令，而需要使用脚本，后面将具体介绍。   下面示例用grep检索巨量数据：    1. 待检索的数据放入hdfs         $ hadoop fs -put localfi……

1.  安装客户端（通过端用户可以方便的和集群 交互） 2. 修改客户端~/.bashrc alias hadoop='/home/work/hadoop/client/hadoop-client/hadoop/bin/hadoop'  #hadoop 可执行文件位置 alias hls='hado……

Hadoop MapReduce和HDFS采用Java实现，默认提供Java编程接口，另外提供了C++编程接口和Streaming框架。Streaming框架允许任何程序语言实现的程序在Hadoop MapReduce中使用，方便已有程序向Hadoop平台移植。 Streaming的原理是用Java……

Hadoop MapReduce是一个用于处理海量数据的分布式计算框架。这个框架解决了诸如数据分布式存储、作业调度、容错、机器间通信等复杂问题，可以使没有并行处理或者分布式计算经验的工程师，也能很轻松地写出结构简单的、应用于成百上千台机器处理大规模数据的并行分布式程序。 Hadoop MapRedu……

      MapReduce是一种编程模型，始于：Dean, Jeffrey & Ghemawat, Sanjay (2004). "MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters"。主要应用于大规模数据集的并行运算。其将并行计算简化……